机器学习入门经历

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大牛既视感
仰慕一下

楼主接着更新啊 我后面接着加大米

楼主写得好详细，是为了阅读你的帖子才注册和做题的。

楼主学的是数理统计吧。话说概率论和数理统计还是有区别的，概率论侧重measure角度的LLN and CLT, 数理统计讲KL divergence，bayes 估计量，假设检验。我认为还是应该做一些区别。

SGD和convex optimization不是一类问题。传统优化工具在随机环境下很弱的。无论是理论上，还是实验上。SGD其实是langevin diffusion离散的变种，是随机微分方程的离散形式而已。

sheny35 发表于 2019-12-3 04:13
谢谢楼主分享。楼主那本凸优化看了多久？我之前看了2个月才看了4个chapter，弃了

我还专门上过凸优化这门课，10个礼拜只讲了5章，最后也没记住设么东西，最后的大项目也只是写了一个SVM。
机器学习的理论真是无穷无尽，一般人能把库调明白就不错了。

greyman 发表于 2019-12-5 08:41
楼主学的是数理统计吧。话说概率论和数理统计还是有区别的，概率论侧重measure角度的LLN and CLT, 数理统计 ...

专业！学习了！

Convex optimization 有600多页，楼主看了多久啊

sitan 发表于 2019-12-6 00:49
Convex optimization 有600多页，楼主看了多久啊

我只选择了ML有关的那几个章节看的LOL，看了快2个月